[서치라이트] AI Engineer (LLM) 채용 (경력, 3년+)

Requirements

• 컴퓨터, 인공지능, 데이터, 전산 분야 학사 이상인 분
• 다양한 AI 를 “활용” 하는데에 관심이 많으신 분
• AI 모델 개발 및 LLM 튜닝 경험자 또는 AI 모델을 활용하여 상용 프로그램을 만들어본 경험이 있으신 분
• PyTorch, Tensorflow 등의 python base 의 AI Framework & Library 사용 경험이 있으신 분

Preferred Qualifications

• python based stack 의 Django, FastApi 등의 백엔드 프레임워크 사용 경험이 있으신 분
• Huggingface Transformers, Data Processing 경험이 있으신 분
• RLHF, RAG, LoRA 등 LLM 학습 기법 적용 경험이 있으신 분
• 논문/특허 발굴 경험, 오픈소스에 관심과 같이 스스로 학습과 새로운 것에 대한 도전을 추구 하시는 분
• TA, HRM, HRD 와 같이 HR 도메인에 대한 관심이 있으신 분
• crawling 경험, 데이터 scraping 경험, 데이터 수집 파이프라이닝 구축 경험이 있으신 분

Tech Stackserver side, back-end 는 어떤 스택인가요? → https://searchright.notion.site/hire-be?pvs=4

• Core : python 3.11 ~ 3.13+
• Framework & Library
• LLM & RAG 를 위한 stack 은 시장이 너무 유기적으로 바뀌고 있기 때문에 고정된 stack은 아닙니다.
• FastApi, LangChain, Vector DBMS
• scraping 유관 (requests, bs4, curl_cffi)
• DBMS
• RDBMS - Postgresql (15+)
• Vector DBMS - PGvector, Weaviate, Milvus (변경 가능성 있음)
• Infra & DevOps
• AWS Cloud (VPC, ELB(ALB), EC2, RDS, Elasticache 외)
• P.L.G stack (Prometheus, Promtail, Loki, Grafana)
• Github, Github Action (work flow)
• Tools : Notion, Slack, Sentry

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● SearcHRight 의 개발팀은 어떻게 이뤄져 있나요?

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• 서치라이트의 개발팀은 크게 3개의 Sector 로 이뤄져 있습니다.
• 각 Sector 는 핵심 Product 단위가 됩니다.
• 해당 Product 는 하나의 TF 가 될 것이며, TF 마다 AI Engineer 가 DRI 로써 존재합니다!

[ SaaS Product ]

(고객사가 사용하는 제품, 고객사가 로그인해서 후보자 그룹을 관리하고, ATS 까지 확장될 제품을 만듭니다.)

[ Internal Product ]

(SaaS를 위한 백오피스뿐만 아니라 다양한 CS, CMS 목적으로 관리자 페이지, 플랫폼, 인프라를 담당합니다.)

[ R&D Product ]

(AI, 더 자세하게는 Machine Learning & NLP 에 가깝고, LLM base AI, RAG를 발전시키는게 핵심입니다.)

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● SearcHRight 의 AI Engineer 는 어떤 일을 하나요?

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문제 해결을 위한 AI 서비스의 **DRI(최종 의사결정권자; Directly Responsible Individual)**로서 본인이 관리하는 서비스에 대한 완전한 권한과 책임을 가집니다.

1. 고객이 만족하는 “다이렉트 소싱을 위한 AI Headhunter Agent” 를 만들기 위해 AI/ML 기반으로 설계하고, 구현하고 고도화 합니다.
2. 이 과정에서 필요한 데이터를 분석하고 스키마를 정의하며 “문제” 를 더 뾰족하게 정의합니다.
3. 정의된 “문제” 를 위해 다른팀과 협업하여 agentic 하게 가동되는 Agent 를 만듭니다.
4. 빅데이터 기반의 인재 데이터 핵심 경험 역량 정의를 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 만듭니다.
5. 다양한 pre-trained(base) model (KoBERT, LLaMA, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet 등) 을 기반으로 RAG 를 구축합니다.
6. 이 과정에서 도구로 LangChain LangGraph, VectorDBMS 등을 활용합니다.
7. 급변하는 LLM 시장에서 다양한 신생 기술을 실험하고, 도입하고, 고도화 합니다.
8. SearcHRight 에서 함께 기획하는 서비스를 주도적으로 개선하면서 빠르게 성장할 수 있습니다.

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● SearcHRight 의 AI Engineer 는 어떻게 일을 하나요?

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Work Together

1. 서로 코드를 리뷰해요.배포되기 전의 코드는, 코드 리뷰가 의무화되어 있습니다!
2. 저희 조직이 자리를 잡기전까지는 모두가 서로의 코드를 리뷰하려고 합니다.
3. 2주마다 엔지니어링 데이를 해요.주기적으로 모든 팀에 속한 개발자들이 모여서 회고와 도전을 주제로 이야기 합니다.
4. 챕터 위클리에서는 돌아가면서 작은 발표를 열고 있는데, 개발 노하우나 새로운 기술 토픽을 소개하려고 합니다.
5. 함께 기술적으로 교류해요.항상 가볍게 Q&A를 나눈다거나, 페어 프로그래밍을 한다거나, 함께 까다로운 이슈에 대해 디버깅하면서 적극적으로 협업해요.

Work Culture

1. 핵심 가치를 North Star로 삼고, 모든 팀원이 이를 기준으로 align 하여 최상의 제품을 만듭니다.
2. 분기별 OKR을 선정하여 목표를 공유하고, 리뷰 및 회고를 통해 팀과 개인의 성장을 도모합니다.
3. 1주 단위의 스프린트를 통해 weekly scrum과 주간 회의를 정기적으로 진행하여 일정과 목표를 조율합니다.
4. 자율성과 책임을 중시하며, 주어진 권한을 바탕으로 능동적으로 업무를 수행하고 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.
5. 개발자로서 성장할 수 있는 기회를 제공합니다. 새로운 기술에 대한 실험을 장려하고, 개별 프로젝트 또는 팀 단위로 POC(Proof of Concept)를 진행할 수 있습니다.
6. 투명한 소통을 위해 Slack, GitHub, Notion 등을 활용하여 모든 정보를 공유하며, 열린 피드백을 통해 서로의 성장을 지원합니다.
7. 매 분기마다 팀 전체가 참여하는 전체 회의(All Hands) 를 통해 회사의 비전, 목표, 성과를 공유하고, 발전 방향에 대해 의견을 나눕니다.

Benefits & Perks

1. Flexible Work Hours! 오전 9~11시 유연 근무제를 합니다!
2. “점심 식대” 를 제공 합니다!
3. 개발을 위해서 “항상 최신형 MAC 으로” 통일합니다!
4. 점진적으로 업데이트가 될 예정입니다 🙂